【高斯泼溅】如何将“歪头”的3DGS模型精准“钉”在地图上,杜绝后续误差?

“拍”一个GS模型只要几分钟,建一个GS模型可选的工具也很多,但是模型放进网页里难以旋转,永远卡不到你想看的那个角度,应该怎么办?

更进一步,如果我想把模型放到地图上的实际位置,对模型和周围地理环境有更深入的联动,这时候又该怎么办?

相信看完这篇文章,你不仅能轻松拿捏小模型的各个角度大范围的高斯模型配准到地图也是能手到擒来。

为什么小熊的角度奇奇怪怪的?

了解两个坐标系,轻松旋转查看模型

想要能自如的旋转模型,只需要了解两个坐标系

以后不管是高斯模型、点云或OBJ等各类数据,在各式查看器中的自如观看都不在话下。

现在解密一下这两个坐标系:

  • 物体坐标系:即模型自身有个XYZ三轴
  • 世界坐标系:即查看器预先定义好的XYZ三轴

是不是看懵了,说啥呢。别急,让我以下面的小熊模型来详细讲解一下。

首先我们一般可以看到,查看器右上角有个很明显的XYZ轴。我们刚进入查看器后什么都别动,XYZ这个初始的方向就是世界坐标系的指向,我们只需要关心指向上方的是哪根轴就行。这个场景中就是Y轴

下面就是关键了,我们要将模型的Y轴对齐世界坐标系的Y轴

有人可能要问了:小熊又没有这些红红绿绿的轴,我又不知道哪个是Y轴,还对齐呢?

我们可以想象一下,Y是向上的,那这个小熊模型是不是也应该向上,那什么应该是向上的呢?

很明显吧,我们只需要把小熊的红帽子旋转向上,那小熊肯定就自然和世界坐标系对齐了。

这样一通旋转完,小熊我们就可以方便的查看啦。

大模型叠加地图

这小熊模型我随便转转看看,没啥精度要求,难度太低。要是想把东方之门、阳澄湖那么大区域的高斯模型对齐到地图,融入到GIS的测量、分析、决策与运维流程该怎么办呢?

我们首先要做的工作是配准,将模型配准到地图上。

进行配准需要了解坐标系:

众所周知,地球是个三维椭球,而我们平时看的地图都是二维平面,这里涉及到两个坐标系了;再加上模型的坐标系,就是三个坐标系了。

平常无人机图像自带的经纬度就是三维椭球的坐标系,一般来说常用的为WGS84坐标系;平面地图的坐标系一般来说常用的是墨卡托投影坐标系。在国际标准下,这两者常用的代码是EPSG:4326EPSG:3857

而配准一般步骤如下:

01地图选点

从地图上选取一些特征点,地图上获取的点如果是经纬度,需要将其转换到EPSG:3857坐标系下的平面坐标。

平面地图选点

02模型选点

模型侧则首先要将colmap结果点云导入进CloudCompare之类的点云处理工具,然后选取与地图上选择的相同的点,记录其坐标,即模型坐标系下坐标。

CloudCompare工具选取模型点

03变换矩阵计算

之后我们可以使用最小二乘等算法,计算两组坐标间最佳的旋转变换矩阵(上一步选取的点越多,最终配准结果越准确)。

04变换模型

最终我们还要对高斯模型的位置、旋转等相关属性应用这个矩阵才能完成配准,将模型放上地图。

模型叠加地图

如何一步完成叠加

把模型“摆”到地图上,传统做法得先闯三关坐标系、再踩四步配准坑;来一个新模型就全套重来,人工量直接拉满。

Mapmost 高斯泼溅建模平台,让这套苦差事变成“无人区”:

照片带 GPS?

平台自动读取,建完模型一秒缩放+旋转,稳稳落到真实地理位置;

照片没 GPS?

空三后的随机坐标系也能被扳正,再也不怕像“小熊”弯头转向的。

无人机拍完→上传→自动配准,整条链路零手工、零代码,真正的“一键到地”。

快来试试吧!

Mapmost 高斯泼溅建模平台,坐标系烦恼到此为止,现在就把飞机升空,剩下的交给Mapmost!

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Mapmost 3DGS Builder在线体验版已上线~

欢迎体验: studio.mapmost.com/3dgs

### 部署3D高斯模型的方法 部署3D高斯模型涉及多个步骤,包括环境搭建、数据准备、模型训练与推理以及最终的应用集成。以下是对这些过程的具体介绍: #### 环境搭建 首先需要确保开发环境中具备必要的软件和硬件条件。对于大多数基于WebGL或WebGPU的实现方案而言,通常会依赖现代浏览器的支持[^1]。如果采用的是桌面级应用,则可能还需要安装特定版本的Python解释器以及其他科学计算库如PyTorch等作为支撑平台[^2]。 ```bash # 创建虚拟环境并激活 conda create -n gaussiansplat python=3.9 conda activate gaussiansplat # 安装必要依赖项 pip install numpy scipy matplotlib opencv-python pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit ``` 这段脚本演示了如何创建一个新的Conda虚拟环境,并在此基础上安装一系列常用的机器学习框架及相关工具集[^3]。 #### 数据收集与预处理 构建有效的3D高斯模型离不开充足而优质的输入数据。一般情况下可以从公开的数据集中选取合适的素材,比如Matterport3D或是ScanNetV2等等。另外也可以自行采集新的扫描数据以适应特殊应用场景下的需求[^4]。 一旦获得了原始点云数据之后,就需要对其进行标准化转换以便后续算法能够更好地理解和利用它们。这其中包括去除噪声干扰、填补缺失区域以及调整坐标系方向等一系列操作流程[^5]。 #### 模型训练 有了经过良好整理后的训练样本集合之后,就可以着手定义具体的网络结构形式并与之匹配相应的损失函数表达式了。目前主流的做法倾向于选用变分自编码器(VAE)架构或者是其改进版本来进行特征提取工作;与此同时还会引入额外约束机制来促进生成结果更加贴近真实世界物理规律特性[^6]。 ```python from torch import nn class GaussianSplatModel(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dims, output_dim): super(GaussianSplatModel, self).__init__() layers = [] prev_dim = input_dim for dim in hidden_dims: layers.append(nn.Linear(prev_dim, dim)) layers.append(nn.ReLU()) prev_dim = dim layers.append(nn.Linear(prev_dim, output_dim)) self.network = nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): return self.network(x) ``` 上述代码展示了一个简化版的前馈神经网络类定义方式,实际项目当中可能会涉及到更为复杂的残差连接单元设计思路[^7]。 #### 渲染引擎对接 完成离线阶段的工作以后,接下来就是考虑怎样把得到的最佳权重参数嵌入到目标渲染管线之中去发挥作用的问题了。不同类型的客户端所适用的技术路线有所差异——如果是面向网页端的话那么很自然就会联想到Three.js这样的JavaScript图形库;而对于游戏行业内部来讲Unity3D无疑是最受欢迎的选择之一[^8]。 在Unity环境下导入外部制作好的资产包之前,往往先得编写一段C#脚本来封装底层逻辑接口供其他模块调用访问[^9]: ```csharp using UnityEngine; public class LoadGaussianSplat : MonoBehaviour { public string filePath; void Start() { var assetBundle = AssetBundle.LoadFromFile(filePath); if (assetBundle != null){ GameObject prefab = Instantiate(assetBundle.LoadAsset<GameObject>("MyPrefab")); prefab.transform.position = Vector3.zero; } } } ``` 此示例简单明了地阐述了加载来自磁盘上的预制件资源文件夹位置设定方法[^10]。 ---
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